خانه / علم داده / دانشمند داده(Data Scientist)کیست؟ ۹ مهارت لازم برای تبدیل شدن به دانشمند داده
مهارتهای یک دانشمند داده
مهارتهای مورد نیاز برای تبدی شدن به دانشمند داده

دانشمند داده(Data Scientist)کیست؟ ۹ مهارت لازم برای تبدیل شدن به دانشمند داده

دانشمند داده کیست؟

دانشمند داده متخصصی است که تخصص خود را در زمینه آمار و ساختن مدل های یادگیری ماشین بکار می برد تا پیش بینی ها را انجام دهد و به سؤالات کلیدی در کسب و کار پاسخ دهد.

یک دانشمند داده همچنین باید درست مانند یک تحلیلگر داده قادر به پاک سازی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها باشد. با این حال، یک دانشمند داده، عمق و تخصص بیشتری در این مهارت ها دارد و همچنین قادر به آموزش و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین است.

تجزیه و تحلیل دانشمند داده
تجزیه و تحلیل داده

بررسی عمیق دانشمند داده

دانشمند داده فردی است که می تواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتم های پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند. تحلیلگر داده بر درک و فهمیدن داده ها از دیدگاه و چشم انداز گذشته و حال متمرکز می شود، در حالی که دانشمند داده بر تولید پیش بینی های معتبر و قابل اتکا برای آینده تمرکز می کند.

دانشمند داده با استفاده از روش های یادگیری نظارت شده نظیر طبقه بندی(Classification) و رگرسیون(Regression) و  روش های یادگیری نظارت نشده نظیر خوشه بندی(Clustering)، شبکه های عصبی(Neural Networks) و تشخیص ناهنجاری(Anomaly Detection) بینشهای پنهان و مدل های یادگیری ماشین را کشف می کند.

آنها اساساً در حال آموزش مدلهای ریاضی هستند که به آنها امکان می دهد الگوهای بهتری را شناسایی کرده و پیش بینی های دقیقی را به دست آورند.

موارد زیر نمونه ای از کارهایی هستند که دانشمندان داده انجام می دهند:

  • ارزيابي مدل هاي آماري براي تعيين اعتبار تحليل ها
  • استفاده از یادگیری ماشین برای ساخت الگوریتم های پیش بینی بهتر
  • تست و بهبود مداوم دقت مدلهای یادگیری ماشین
  • تصویرسازی داده ها برای خلاصه کردن نتایج تجزیه و تحلیل پیشرفته
وظایف دانشمند داده
نمونه وظایف دانشمند داده

۹ مهارت لازم برای تبدیل شدن به دانشمند داده

مهارتهای موردنیاز دانشمند داده
مهارتهای دانشمند داده
  1. آموزش(Education): دانشمندان داده دازای تحصیلات بالایی هستند. ۸۸٪ حداقل دارای مدرک کارشناسی ارشد و ۴۶٪ دارای مدرک دکترا هستند. متداول ترین رشته های تحصیلی ریاضیات و آمار (۳۲٪) و پس از آن علوم کامپیوتر (۱۹٪) و مهندسی (۱۶٪) هستند. مدرک هر یک از این رشته ها مهارت های لازم برای پردازش و تجزیه و تحلیل بیگ دیتا را به شما می دهد. علاوه بر مدرک این رشته ها دانشمندان داده آموزش های مربوط به Hadoop و آنالیز بیگ دیتا را سپری کرده اند.
  2. برنامه نویسی (R Programming): این برنامه بطور خاص برای نیازهای علوم داده طراحی شده است. ۴۳ درصد از دانشمندان داده برای حل مشکلات آماری از این برنامه استفاده می کنند. برای حل هر مشکلی که در علم داده با آن روبرو می شوید می توانید از R استفاده کنید.     
  3. کدگذاری پایتون(Python Coding):پایتون یک زبان برنامه نویسی عالی برای دانشمندان داده است. به دلیل تطابق پذیری پایتون، تقریباً می توانید از پایتون برای تمام مراحل درگیر در فرآیندهای علوم داده استفاده کنید.
  4. بستر هادوپ(Hadoop Platform): به عنوان یک دانشمند داده، ممکن است با شرایطی روبرو شوید که حجم داده های شما از حافظه سیستم شما فراتر رود و یا نیاز به ارسال داده ها به سرورهای مختلف داشته باشید. دقیقا اینجا است که هادوپ به کمک شما می آید. همچنین می توانید از هادوپ برای ارسال داده ها به نقاط مختلف سیستم، اکتشاف داده ها، فیلتراسیون داده ها و نمونه گیری از داده ها استفاده کنید. 
  5.   SQL Database/Coding: یک زبان برنامه نویسی است که می تواند به شما در انجام عملیاتی مانند اضافه کردن، حذف و استخراج داده از یک پایگاه داده کمک کند. این برنامه دستورات مختصر دارد که می تواند به شما در صرفه جویی در وقت و کاهش میزان برنامه نویسی مورد نیاز برای انجام نمایش داده های پیچیده کمک کند.
  6.     Apache Spark :آپاچی اسپارک یک موتورِ قدرتمند، برای پردازش بیگ دیتا به صورتِ توزیع‌شده است. اسپارک می‌تواند از سیستم‌های مختلفِ ذخیره‌سازیِ توزیع شده (مانند HDFS یا Cassandra) استفاده کند. اسپارک در مقایسه با هدوپ (Hadoop)، میتواند بسیار سریع‌تر باشد. اسپارک همچنین از زبان های برنامه نویسی متعددی پشتیبانی می کند. Java، Python، R، Scala و همچنین SQL از زبان هایی است که میتوانید، به وسیله آن، با داده‌های موجود در اسپارک کار کنید. 
    پردازش داده ذر آپاچی
    مسیر پزدازش داده در آپاچی اسپارک

      

  7. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی(Machine Learning and AI): تعداد زیادی از دانشمندان داده ها در زمینه ها و فنون یادگیری ماشین مثل شبکه های عصبی ، یادگیری تقویتی ، یادگیری مخالف ماهر نیستند. اگر می خواهید از سایر دانشمندان داده جدا شوید ، باید فنون یادگیری ماشینی مانند یادگیری ماشین نظارت شده ، درخت تصمیم گیری ، رگرسیون لجستیک و غیره را بدانید. و مشکلات مختلف علوم داده را بر اساس پیش بینی نتایج اصلی سازمان حل کنید.
  8. تصویرسازی داده ها(Data Visualization): دنیای تجارت غالباً تعداد زیادی از داده ها را تولید می کند. این داده ها باید به فرمی ترجمه شوند که درک آن آسان شود. مردم به طور طبیعی تصاویر را در قالب نمودارها بیشتر از داده های خام درک می کنند. به قول معروف یک تصویر هزار کلمه دارد. به عنوان یک دانشمند داده ، باید بتوانید داده ها را با کمک ابزارهای تصویرسازی داده مانندggplot ، d3.js، Matplottlib و Tableau تصویرسازی کنید. 
  9. کار با داده های بدون ساختار(Unstructured data):بسیار مهم است که یک دانشمند داده بتواند با داده های بدون ساختار کار کند. داده های بدون ساختار محتوای تعریف نشده ای هستند که در جداول بانک اطلاعاتی جای نمی گیرند. نمونه ها شامل فیلم ها، پست های وبلاگ، نظرات مشتری، پست های رسانه های اجتماعی، صدا و غیره است. اینها متن های سنگین هستند که در کنار هم جمع می شوند. مرتب سازی این نوع داده ها دشوار است زیرا آنها ساده نیستند. اکثر افراد به دلیل پیچیدگی آن به داده های بدون ساختار عنوان “تجزیه و تحلیل تاریک” داده اند. کار کردن با داده های بدون ساختار به شما کمک می کند بینش هایی را کشف کنید که می تواند برای تصمیم گیری ها  بسیار مفید باشد.       

منبع:https://www.edureka.co/

https://www.dataquest.io/

همچنین ببینید

تحلیلکر داده کیست؟

تحلیلگر داده(Data Analyst) کیست؟۵ مهارتی که تحلیلگر داده باید داشته باشد.

تحلیلگر داده (Data Analyst)کیست؟ تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس داده عناوین شغل های مرتبط …

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *